AI如何优化媒体支持与定位

简介： AI=纯数据之上的"大脑"

AI并不能替代策略，它使采购轮廓更快，更稳定：通过早期信号预测队列质量，分配预算，选择受众和创造力，同时遵守合规性。关键是S2S数据，UTM纪律和guardrails。

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1） AI究竟在哪里产生效果

1.1.Beading和Pacing

动态bid/CPA/ROAS回顾了"Prob （FTD）"、"ARPU_D 30"和风险。

顺畅的举动：在Payback走廊保持流量，避免早晨的休息和傍晚的休息。

1.2.瞄准和受众

Propensity模型：FTD/2nd-dep/Retention →相似的片段和优先群集的概率。

Exclusion模型：可能的churn/低 LTV/frod →我们从放映中排除或降低出价。

上文/语义：在内容站点上进行NLP预签名过滤。

1.3.创意和离场

视觉/NLP掩体→角度聚类和带轮换（ε-greedy/Thompson）。

预测赔率得分"退出学习"并保持CR/ARPU。

1.4.预算分配（预算联盟）

多市场投资组合方法：跨渠道/地理/Payback_D30概率转移。

MMM/causal模型的"如果"脚本。

1.5.SmartLink/离线

将流量重定向到具有最佳eSRA/队列质量的 Offers，并考虑了caps，Compliance和优先级。

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2） AI目标数据体系结构

收集：UTM +'click_id'，s2s事件'reg/KYC/FTD/2nd_dep/refund/chargeback'，GA4/MMP，重新排序/后备日志以及创意元数据。

存储：DWH（UTC时间，交易货币+"报告货币"）。

Fichi： recency/frequency/monetary, device/geo/payment, session/engagement, creation-embeddings, source/placement.

模型：分类（亲属/有效性），回归（ARPU/Payback），乐队，NLP/vision，MMM/causalca。

激活：biding/Pacing规则，受众（到办公室，CDP），SmartLink API，CRM。

Gardians：Consent/RG，whitelist GEO/年龄，投注/频率限制，手动超速和决策记录。

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3）解决方案的数学（在营销指标中）

金钱目标：

• `ROAS_Dn = NGR_Dn / Spend`, `Payback = min{n: Cum_ARPU_Dn ≥ CPA}`, `LTV = Σ NGR_t / (1+r)^{t/30}`.

Beading（想法）： 受众优先级：

• `score = w1·Prob(FTD) + w2·Prob(2nd_dep) + w3·E[ARPU_D30] − w4·Risk_fraud`.

创意/离职者的乐队轮换：

• 我们根据获胜的后周期概率重新分配显示，在探索上保留10-20％。

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4）AI定向实践

4.1.成长受众

种子：具有快速Payback（历史上）→ LAL 1-2％的队列，按地质/年龄划分为Guardrails。

Contextual ML：选择高于CR （reg→FTD）的库存/主题。

基于Moment的：dayparting和"新鲜"（recency）事件：热点用户捕捉高传奇,寒冷-便宜的显示。

4.2.节约受众

Exclusions：高可用性churn/奖金猎人/低 LTV-排除或削减出价。

频率capping：按频率递减后坐力的ML曲线（我们越过最优值，放置上限）。

4.3.创意定位

对决"角度×细分市场"：例如，社交证明在回归/Android LATAM上更好，在新用户/iOS EU上更好。

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5）合规，隐私和道德（强制性框架）

Responsible Marketing：18+/21+，没有"轻松的钱"，明确的促销条款。

Consent Mode/PII卫生：URL中没有个人信息，转换端服务器。

不受歧视：从野外消除敏感属性；公平审计。

Guardrails： min/max bid, caps, manual stop（质量偏差）。

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6）AI采购的"健康"度量

Качество: `CR(click→reg)`, `CR(reg→FTD)`, `2nd_dep rate`, `Retention_D7/D30`, `Chargeback rate`.

经济学："CPA"，"ARPU_D7/D30/D90"，"Payback"，"ROAS/ROI"。

技术：后卫延迟，p95后卫，％的后卫，没有"click_id"的事件比例，"operator↔DWH"的差异。

创意/定向：win-rate变体,退出学习之前的时间,响应曲线的频率/速率。

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7）频繁的错误以及如何防止错误

1.点击优化/ERS而不是Payback/LTV。

2.原始UTM/时区/货币-浮动D0/D1和ROI。

3.S2S上没有idempotency-在回避时使用FTD。

4.偏向爆炸：关闭探索-创意"死亡"，观众倦怠。

5.无视合规性-禁忌和库存损失。

6.没有销售A/B-"货架上的模型"，没有信任。

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8）支票单

8.1.发射前

• UTM政策，"click_id"，s2s：'reg/KYC/FTD/2nd_dep/refund/chargeback'（UTC/货币，idempotency）
• Conversion API,延迟变量>15分钟,Redirect/Back logi
• LAL的种子片段，whitelist GEO/年龄，RG解析器
• 基本模型：早期质量，欺诈风险，创意评分
• Guardrails： min/max bid, caps,频率,停止条件质量

8.2.第一周

• bandit轮换创意飞行员（10-20%）
• Prob自动取样（Payback_D30)；异常报告
• Alerts异常：CR失误，ASN激增，EMQ/后卫下降

8.3.到第30天

• 队列报告：Cum_ARPU D7/D30、2nd-dep、Payback按细分市场
• LAL在获奖队列上的重击,exclusion list更新
• DDA/最后点击和 MMM弹性的比较，混合调整

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9）30-60-90实施计划

0-30天-Carcas和"早期真相"

标准化S2S 、货币/TZ、启用Conversion API和Alerta。

举起DWH店面：Cum_ARPU D7/D30，Payback，差异报告。

启动Early Quality+fraud-risk；连接创意评分和基本乐队轮换。

31-60天-Autopravila和规模

使用guardrails启用Prob （Payback_D30）自动biding/pacing。

扩展LAL/上下文目标-ML,添加频率优化器。

连接SmartLink离线程序,反流感上诉程序。

A/B通过运河/地质对uplift进行验证。

61-90天-战略和可持续性

MMM/causal模型→优化预算组合。

MLOps：漂移监测、模型/秘密轮换、应急演习（DLQ/retrai）。

定期复古部分/创意，更新UTM/fich词典。

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10）迷你花花公子

自动投注规则（伪造规则）：

• 如果"Prob（Payback_D30）"≥ θ 1" →将徽章提高x％；
• 如果'2 θ ≤ Prob <θ 1' →放弃；
• 如果"Prob <θ 2"或"CR （reg→FTD）"下降到X σ →降低bid/打开引擎盖。

创意轮换：

• 新创意获得了15％的流量；100多次点击，没有reg或CR <0.7 ×中位数是自动停止。获胜者→到60-70％的放映。

观众：

• Ret_D7为<阈值的细分市场→降息/例外；高"Prob（2nd_dep）"的VIP群集→增加的bid和≤ f频率。

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AI将媒体回报和目标从"手工艺品"带入受控系统：预测质量，管理利率/预算，找到受众和轮换，防止虚假和目标错误-所有这些都属于合规性和响应性营销。在纯S2S回路，NGR队列经济学，UTM学科和清晰的护栏下，算法稳定了Payback并增长了LTV，并且团队专注于战略假设和新增长点。